68、多模态生物特征识别：指纹与面部特征结合的个人身份验证

多模态生物特征识别：指纹与面部特征结合的个人身份验证

1. 生物识别技术概述

生物识别是基于人的生理或行为特征对其进行自动识别的技术。相较于传统的使用密码、PIN 码、钥匙卡和智能卡的系统，基于生物特征的个人身份验证系统更安全、便捷，因为这些生物特征无法被借用、窃取或遗忘。目前，常见的生物识别技术包括面部识别、面部热图、指纹识别、手部几何特征、手部静脉、虹膜、视网膜图案、签名和语音打印等。每种技术都有其优缺点，适用于不同的应用领域。一个合适的生物识别系统应具备独特性、稳定性、可收集性、性能、可接受性和防伪性等特征。

当前大多数生物识别系统采用单一生物特征，即单模态生物识别系统。尽管近年来这些系统取得了显著进展，但仍面临一些挑战，如数据噪声、自由度受限、类内差异、非普遍性、伪造攻击和不可接受的错误率等。而多模态生物识别系统利用多种生理或行为特征进行注册和验证/识别，可以克服单模态系统的一些局限性。

2. 多模态生物识别系统的优势与挑战

多模态生物识别系统因其性能优于单模态系统，且系统速度有显著提升，正逐渐被设计者和从业者接受。然而，多模态生物识别存在不同的融合级别，包括传感器级、特征级、匹配分数级和决策级。其中，特征级融合通常较为困难，因为不同的生物特征可能具有不同的特征表示和相似性度量。

3. 提出的多模态生物识别方法

本文提出了一种结合指纹和面部特征的多模态生物识别系统，采用 Zernike 矩（ZM）和径向基函数（RBF）神经网络进行个人身份验证。ZM 用于提取面部和指纹特征，其优点是幅度对图像旋转、缩放和噪声具有不变性，使得面部和指纹的特征级融合成为可能。RBF 神经网络则用于基于融合后的特征进行分类。 <